岗位描述：负责领导上海机器人软件工程团队，推动面向 Physical AI 机器人（如人形机器人）的仿真优先开发、真实世界部署和持续学习；带领、指导并培养高绩效机器人软件工程师团队；主导复杂机器人上学习策略真实部署相关项目的定义、规划与执行；亲自参与实时软件栈的开发、实现与部署；营造创新与协作文化，支持原型开发、开源发布、专利和论文等工作；与产品、硬件和软件团队合作，将工程成果转化为有影响力的产品；支持团队成员职业发展、绩效管理和人才招...

岗位描述：加入 NVIDIA Neural Reconstruction（NuRec）团队，面向神经重建与三维场景理解前沿问题开展工作；与研究科学家和工程师合作，将研究原型转化为可扩展系统，推动神经重建引擎从原型走向实际部署；参与神经重建流水线中的算法与模型开发；探索并实验最前沿的神经重建方法，如 3DGS、NeRF、Gaussian Splatting；支持模型训练、评估及其在机器人和 3D 场景分析等真实应用中的集成；构建和维护模型...

岗位描述：加入 Isaac Lab 团队，推动机器人学习平台持续升级，助力其成为行业领先工具，重塑自主系统训练方式并推动机器人与 AI 的未来发展。负责为大规模机器人仿真和学习系统设计、构建和维护 CI/CD 流水线、Docker 镜像和发布工作流；自动化工作流程，并在云端和本地环境中扩展仿真、训练和评估能力；开展大量 CPU/GPU 基准测试、性能分析和回归分析，确保系统性能、稳定性和可复现性达到最佳水平；负责系统级性能指标，如仿真步...

岗位描述：加入硬件基础设施团队，建设新一代基础设施，用于承载高可用、可扩展的 Web 服务、开发环境、代码仓库、数据库、数据流和数据可视化框架。参与面向硬件与软件多个团队使用的 Web 应用和服务的完整生命周期，包括开发、测试和部署。与团队成员和内部客户紧密合作，理解其流程、需求和痛点。设计高效且易用的接口，服务全球数百名工程师。构建可靠、可扩展、易维护的微服务系统。 岗位要求：具备 8 年以上交付可靠、可扩展服务和应用的经验，拥有计算...

岗位描述：设计并原型化可扩展的软件系统，优化分布式 AI 训练与推理，重点关注吞吐、时延和内存效率。开发并评估 NCCL、UCX、UCC 等通信库增强能力，以满足深度学习工作负载的独特需求。与 TensorFlow、PyTorch、JAX 等 AI 框架团队协作，提升通信后端的集成性、性能与可靠性。参与 GPU、DPU 或互连等硬件特性的协同设计，加速数据传输并支持推理与模型服务的新能力。推动运行时系统、通信库及面向 AI 的协议层演进...

岗位描述：作为 AI Networking Research 团队高级架构师，围绕加速网络与 AI 数据中心建设探索技术挑战，研究用于优化 AI 工作负载、AI 系统通信与加速的新型传输功能和语义；增强 NVIDIA 面向 AI 工作负载加速的 GPU 网络产品能力，如 NVIDIA Dynamo、NVIDIA NIXL、NVIDIA UCX，并使其适配 AI 工作负载的独特需求；协同设计 GPU、DPU 或互连等硬件特性，加速数据移动...

岗位描述：在系统产品团队中，与其他系统设计工程师协作，开发基于 NVIDIA GPU/Tegra 的产品，覆盖 GPU 卡、MGX 服务器、汽车、机器人、工业 PC、消费电子等方向；审核板级设计，并与其他设计工程师共同制定产品方案；在系统架构师和产品架构师指导下，与跨职能团队协作，平衡产品成本、性能与进度；参与产品发布给制造商和合作伙伴所需的文档输出；优化或创新电路与功能，以实现更优性能和更低成本；与基础设施团队一起改进设计流程。 岗位...

岗位描述：在售前阶段支持 Spectrum-X 等网络技术，与客户共同梳理并解决相关技术挑战和需求；为前沿创新技术开发概念验证材料，供早期采用者使用；建立客户信任并深入理解需求，帮助设计和部署用于 AI 与 HPC 工作负载的先进 NVIDIA 网络平台；处理复杂且高可见度的客户问题；与研发团队紧密合作，为客户推动新特性开发；协同工程和产品市场团队完善产品需求。 岗位要求：具备 8 年以上实时嵌入式计算机软件经验，熟悉 Linux 内核...

岗位描述：加入NVIDIA软件架构团队，围绕网络、安全、虚拟化和编排等领域研究新技术，重点负责突破性技术的架构定义。参与下一代DPU与NIC技术架构设计，在从硬件到应用的云解决方案栈中发挥关键作用，覆盖编排、资源配置、网络可编程性和SDN等方向。负责云网络、编排、资源配置与安全解决方案的架构设计，设计面向DPU和NIC技术的先进系统架构，构建从应用层到硬件层的端到端解决方案。编写高质量、清晰、可靠的架构规范文档，评估新技术并快速创新开发...

岗位描述：加入Isaac Lab团队，推动机器人学习旗舰平台的发展，致力于将其打造为行业领先工具，重塑自主系统训练方式并推动机器人与AI未来发展。负责开发平台新特性，包括感知闭环强化学习、多智能体与多任务学习、VLA与强化学习集成等。推进工作流自动化并在云端实现大规模扩展，开展广泛的基准测试与性能分析，确保系统性能与可扩展性达到行业领先水平。与NVIDIA内部研究和工程团队（如DEX、GEAR）紧密合作，支持下一代人形机器人及仿真到现实...